Classes Alléliques d’Haplotypes et Sélection Positive dans le Génome Humain

L'identification de régions génomiques cibles de la sélection naturelle positive permet de mieux comprendre notre passé évolutif et de trouver des variants génétiques fonctionnels importants. Puisque la fréquence des allèles sélectionnés augmente dans la population, la sélection laisse des traces sur les séquences d'ADN et ces empreintes sont détectées lorsque la variabilité génétique d'une région est différente de celle attendue sous neutralité sélective. On propose une nouvelle approche pour analyser les données de polymorphismes : le calcul des classes alléliques d’haplotypes (HAC), permettant d'évaluer la diversité globale des haplotypes en étudiant leur composition allélique. L'idée de l'approche est de déterminer si un site est sous sélection positive récente en comparant les distributions des HAC obtenues pour les deux allèles de ce site. Grâce à l'utilisation de données simulées, nous avons étudié ces distributions sous neutralité et sous sélection en testant l'effet de différents paramètres populationnels. Pour tester notre approche empiriquement, nous avons analysé la variation génétique au niveau du gène de lactase dans les trois populations inclues dans le projet HapMap.

Natural selection eliminates detrimental and favors advantageous phenotypes. This process leaves characteristic signatures in the underlying genomic segments that can be recognized through deviations in the allelic or in haplotypic frequency spectra. We introduce a new way of looking at the genomic single nucleotide polymorphisms : the haplotype allelic classes (HAC). The model combine segregating sites and haplotypic informations in order to reveal useful characteristics of the data, providing an identifiable signature of recent positive selection that can be detected by comparison with the background distribution. We compare the HAC distribution's partition between the haplotypes carrying the selected allele and the remaining ones. Coalescence simulations are used to study the distributions under standard population models assuming neutrality, demographic scenarios and selection models. To test, in practice, the performance of HAC and the derived statistic in capturing deviation from neutrality due to selection, we analyzed the genetic variation in the locus of lactase persistence in the three HapMap populations.